如何用Matlab对数据进行分析
来源:网络收集 点击: 时间:2024-02-19多项式的估值,可用polyval函数。
x=-1:0.01:1; %生成自变量
g=; %函数对应的多项式
h=polyval(g,x); %进行估值运算
plot(x,h); %将估值运算结果对自变量作图
xlabel(x);
title(x^4+3x^3+5x^2+7x+9);

分段线性插值。例如,用interp1对cos(x)进行分段线性插值。
x=0:2*pi;
y=cos(x)
xx=0:0.5:2*pi;
yy=interp1(x,y,xx);
plot(x,y,s,xx,yy)

一维快速傅里叶插值。可用interpft()函数。
x=0:1.2:10;
y=cos(x);
n=2*length(x); %增采样1倍
yi=interpft(y,n); %一维快速傅里叶插值
xi=0:0.6:10.4;
hold on;
plot(x,y,ro); %画图
plot(xi,yi,k-);
title(一维快速傅里叶插值);
legend(原始数据,插值结果);

快速fourier算法。可对周期分布的数据进行插值,例如,用interpft函数对cos函数插值。
x=0:2*pi;
y=cos(x);
z=interpft(y,15);
xx=linspace(0,2*pi,15); %生成0~2pi之间的15个线性等分点
plot(x,y,-o,xx,z,:o)

二维插值。当被插值函数为二元函数时,用二维插值。
=meshgrid(-4:.20:4); %产生已知的数据栅格点
Z=peaks(X,Y); %计算已知点的函数值
=meshgrid(-4:.120:4); %产生更精密的插值点
ZI=interp2(X,Y,Z,XI,YI);
mesh(X,Y,Z),hold,mesh(XI,YI,ZI+15)
hold off
aixs()

多操作,多理解,才能掌握。
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